Andreas C. Müller
scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师,曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。
Sarah Guido
Mashable公司数据科学家,曾担任Bitly公司首席数据科学家。
扫码关注公众号 「图灵的猫」,点击“学习资料”菜单,可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源,以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年,基本无人带路,转专业的我自然是难上加难,踩过无数坑,走过很多弯路。这里我...
评分在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前,其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN,比如支撑向量机,比如随机森林。相对于深度学习的理论,这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学,最优化理论,数学分析,数理统计和随机过程构成了这...
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也学到了一点东西,但总体太简单了,尤其是讲模型的时候基本上只告诉你哪些参数可以调
评分很好的入门书,浅显易懂,算比较容易读的英文书了。适合看了一堆理论书还对各种算法没有形象认识的入门者,理论看再多不落地也挺难理解的,这本通过sklearn教你如何实践,知道用什么包才能成为合格的调包侠呀~
评分a good book for establishing intuition of ML models with Sklearn while this book lacks the explanation of the magic behind the model and also tackles little on practical problems when deploying ML models in real world.
评分历时三个多月,终于看完了。今年的读书计划早早地完成了。 这是一本很完整、细致的书。确实挺偏向调参的。
评分书买回来半年没读,打开后一口气读完,大概四、五天吧。写得实在太好了:就像一个耐心的好友把机器学习和sklearn与你娓娓道来。 全书特点: 1. 代码直观简单(可到GitHub免费下载) 2. 没有唬人的数学公式,却能把模型的重点突出出来 3. 更多的是代码、数据、sklearn背后的原理解释,解释完再回到代码,使人信服。 4. 作图代码绝对是亮点,非常实用。
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